Solusi AI dari Amazon Bedrock dapat mengubah cara Ripple mengelola XRP Ledger

2026-01-15 14:38:17

Tantangan: XRP Ledger tenggelam dalam lautan data log

XRP Ledger beroperasi sebagai jaringan layer-1 terdesentralisasi dengan lebih dari 900 node tersebar di seluruh universitas dan organisasi bisnis di seluruh dunia. Sistem ini dibangun di atas platform C++ untuk mendukung throughput tinggi, tetapi hal ini disertai dengan masalah besar: setiap node menghasilkan 30-50 GB log sistem, total sekitar 2–2,5 PB data setiap kali.

Ketika terjadi gangguan, peninjauan log ini biasanya memakan waktu dari beberapa hari hingga seminggu. Insinyur membutuhkan ahli C++ untuk melacak anomali hingga ke kode protokol, yang memperlambat respons dan mempengaruhi stabilitas jaringan.

Solusi: AWS Bedrock ubah data mentah menjadi sinyal yang berguna

Ripple dan Amazon Web Services sedang menguji coba Amazon Bedrock untuk mempercepat analisis. Menurut berbagi dari arsitek AWS Vijay Rajagopal, Bedrock berfungsi sebagai lapisan konversi data log asli menjadi sinyal yang dapat dicari dan dianalisis. Insinyur dapat mengajukan query ke model ini untuk mengenali perilaku menyimpang dari standar operasi XRPL.

Menurut penilaian internal dari AWS, proses peninjauan gangguan dapat dipersingkat dari beberapa hari menjadi hanya 2–3 menit.

Arsitektur: Pipeline AWS otomatisasi seluruh proses

Proses yang diusulkan meliputi langkah-langkah berikut:

Pengumpulan dan segmentasi: Log node diunggah ke Amazon S3 melalui alat GitHub dan AWS Systems Manager. Trigger acara mengaktifkan fungsi Lambda untuk menentukan batas segmentasi setiap file log.
Pemrosesan paralel: Metadata dari segmen dikirim ke Amazon SQS untuk diproses secara bersamaan. Fungsi Lambda kedua mengambil rentang byte terkait dari S3, mengekstrak baris log dan metadata lalu meneruskannya ke CloudWatch untuk pengindeksan.
Pengaitan kode sumber dan standar: Bersamaan dengan proses pemrosesan log, sistem juga memantau repository penting XRPL, menjadwalkan pembaruan melalui EventBridge, dan menyimpan snapshot kode sumber serta spesifikasi protokol di S3.

Langkah penting ini memungkinkan pengaitan tanda tangan log dengan rilis perangkat lunak dan spesifikasi yang sesuai. Hanya log saja mungkin tidak cukup menjelaskan kasus-kasus khusus, tetapi ketika digabungkan dengan kode server dan dokumentasi protokol, agen AI dapat memetakan anomali ke jalur kode utama yang tepat.

Mengapa ini penting

Contoh nyata: ketika gangguan kabel bawah laut Laut Merah mempengaruhi koneksi node di kawasan Asia - Pasifik, insinyur perlu mengumpulkan log dari banyak operator dan memproses file besar sebelum memulai peninjauan. Dengan Bedrock, proses ini dapat dipercepat secara signifikan.

Latar belakang pengembangan

Upaya ini dilakukan saat XRPL memperluas fitur-fiturnya. Ripple telah mengumumkan Multi-Purpose Tokens—sebuah desain token yang dapat digantikan, bertujuan meningkatkan efisiensi dan kemampuan tokenisasi. Rilis Rippled 3.0.0 juga disertai dengan modifikasi dan patch keamanan baru.

Status saat ini

Hingga saat ini, proyek masih dalam tahap penelitian dan pengujian. Belum ada tanggal peluncuran publik yang diumumkan. Tim-tim masih memverifikasi keakuratan model AI serta strategi pengelolaan data. Kemajuan juga bergantung pada kesiapan operator node untuk berbagi informasi log selama proses investigasi.

Namun demikian, pendekatan ini membuktikan bahwa AI dan alat cloud dapat meningkatkan kemampuan pemantauan blockchain tanpa perlu mengubah aturan konsensus dasar XRPL.

XRP-0,04%

TOKEN3,11%

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.